A New Way: Kronecker-Factored Approximate Curvature Deep Hedging and its Benefits

要約

この論文では、クロネッカー因子近似曲率 (K-FAC) 最適化の新たな統合を通じて、ディープ ヘッジ フレームワークの計算効率を向上させます。
最近の文献では、ディープ ヘッジが従来のリスク管理戦略に代わるデータ駆動型であると確立されていますが、一次手法でニューラル ネットワークをトレーニングする際の計算負荷は依然として実用化の大きな障害となっています。
提案されたアーキテクチャは、Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワークと K-FAC の 2 次最適化を組み合わせ、特にリカレント ネットワークにおける逐次財務データと曲率推定の課題に対処します。
校正されたヘストンの確率的ボラティリティ モデルからのシミュレートされたパスを使用した経験的検証により、K-FAC の実装によりコンバージェンス ダイナミクスとヘッジ効果が大幅に向上することが実証されました。
この方法では、Adam 最適化と比較して、取引コスト ($t = 56.88$、$p < 0.001$) が 78.3% 削減され、損益 (P&L) 差異が 34.4% 減少します。 さらに、K-FAC 強化モデルは、ベースライン モデルの $-0.0025$ とは対照的に、シャープ レシオ 0.0401 という優れたリスク調整済みパフォーマンスを示します。 これらの結果は、二次最適化手法がディープ ヘッジ実装の扱いやすさを大幅に向上させることができるという説得力のある証拠を提供します。 この発見は、定量的金融における計算手法に関する文献の増加に貢献するとともに、金融市場における理論的枠組みと実際の応用との間のギャップを埋めるための高度な最適化技術の可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

This paper advances the computational efficiency of Deep Hedging frameworks through the novel integration of Kronecker-Factored Approximate Curvature (K-FAC) optimization. While recent literature has established Deep Hedging as a data-driven alternative to traditional risk management strategies, the computational burden of training neural networks with first-order methods remains a significant impediment to practical implementation. The proposed architecture couples Long Short-Term Memory (LSTM) networks with K-FAC second-order optimization, specifically addressing the challenges of sequential financial data and curvature estimation in recurrent networks. Empirical validation using simulated paths from a calibrated Heston stochastic volatility model demonstrates that the K-FAC implementation achieves marked improvements in convergence dynamics and hedging efficacy. The methodology yields a 78.3% reduction in transaction costs ($t = 56.88$, $p < 0.001$) and a 34.4% decrease in profit and loss (P&L) variance compared to Adam optimization. Moreover, the K-FAC-enhanced model exhibits superior risk-adjusted performance with a Sharpe ratio of 0.0401, contrasting with $-0.0025$ for the baseline model. These results provide compelling evidence that second-order optimization methods can materially enhance the tractability of Deep Hedging implementations. The findings contribute to the growing literature on computational methods in quantitative finance while highlighting the potential for advanced optimization techniques to bridge the gap between theoretical frameworks and practical applications in financial markets.

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